一种不良数据辨识系统的研究与实现

ｌ 模 糊 聚 类方 法
１ １ 模糊 等价 关 系法 ．
（ ） 于 任意 的 ｉ ｒ １对 √， ∈［ １ ； ０，］ （） ２ 对于 任意 的 ， 满 足 应
克服残差 污染及残差 淹没现象 ， 同时具有辨识 方法选取灵 活 、 软件界 面友好 、 计算 速度
快等特点 ， 良好 的应用前景 。 有
关 键 词 ：不 良 数 据 辨 识 ； 类 分 析 ；等 价 关 系 ； 糊 ＩＯＤ Ｔ 法 聚 模 Ｓ Ａ Ａ
中图分类号 ： Ｍ ７ ２ 文献标志码 ： Ｔ １ Ａ 文章编 号 ： ０ １ ５ １ ２ １ ）２０ １－６ １０ — ３ （０ １ １－０ ３０ ５
二次准则辨识法以及上述几种方法的综合使用等
为此 ， 许多学者将模糊数学用于不 良数据 的
蒋德珑（ ９４ ） 男 ， １８ 一 ， 硕士研 究生 ， 主要研究 方向为电力系统稳定分析与控制 、 良数据检测辨识等。 不
王克文（ ９４ ） 男 ， １６ 一 ， 教授 ， 主要研究方向为电力 系统稳定分析与控制 、 电力系统 自动化等。 基金项 目： 国家 自然科学基金 （０ ７ ０ ８ ； ５ １７ ２ ） 郑州大学研究生科学研究 基金 （ ８ Ｋ Ａ １ ） ０ Ｙ Ｙ ０ ８
男 ， 士研究 生 ， 硕 主 要 研 究 方 向 为 电 力 系统 状 态 估 计 。
的电力系统不 良数 据辨识系统。在理论研究 的基 础上 ， 基于模 糊等价 关 系和基于模 将
糊 等价划分两种模 糊聚类方法进行有效综合 。通过编程 ， 分别实现 了基于等价关系法 、
基于模糊 ＩＯ Ａ Ａ法 和基 于聚类综合 法的不 良数据辨识系统 ， 对 比分析了三种模糊 ＳＤＴ 并 聚类方法 的特点 。算例分析表 明 ， 该系统能够快 速 、 确地辨识 出不 良数据 ， 能有效 准 并
Ｍ
模糊 ＩＯ Ａ Ａ法 属 于基 于模糊 划 分 的方 法 ， ＳＤ Ｔ
Ⅲ
获得 令局 最优 解 ， 而 准确 地进行 不 良数 据辨 识 。 从 小 良数据 检测 和辨 识研 究 不仅 在理 论 上取 得
ｒｒ 的成果， 顸 更在 实 际 应 用 中得 到 了有 效 的推
ｒ ． 水文基 于模糊 聚类理论 ， ． 采用测量 的标 准残差
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ａ ｉａ ｉ ｎ ｆ ｒ ａ Ｂａ ｄａ ａ Ｉ ｎ ｉ ｃ ｔｏ ｙ ｔｍ ｓ ａ ｃ ｎｄ Ｒｅ ｌｚ ｔｏ ｏ ｄ－ ｔ ｄｅ ｔｆ ａ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｉ
ＦＵ ￣ｎ ｕ ｎ ｇ ａ ｇ， ＪＡ ｌｎ ＷＡ ｅ ｅ Ｉ ＮＧ Ｄｅ ｇ， ｏ ＮＧ Ｋ ｗ ｎ， Ｓ Ｎ ｉ Ｕ Ｌ
・
研究 与分析 ・
低压 电器 （０ １ ｏ １ ） ２ １ Ｎ ．２
一
种 不 良数 据 辨 系 的 识 统 研究与实现 术
付 金光 ， 蒋德 珑 ， 王克 文 ， 孙 栗
（ 州 大学 电 气工程 学 院 ， 南 郑 州 郑 河
摘
４００ ） ５ ０ １
要： 采用 Ｖ ＋ Ｃ ＋与 Ｆ ｒａ ． ｏｔ ｎ６ ５语言混合编程 ， ｒ 开发 了一种基于模糊 聚类分析 付 金 光 （ ９５ ） １８ 一 ，
现象 的 出现。文献 ［２ １ ］巾 采 用 模 糊 聚 类 分 析
ＩＯ ） Ｔ Ｓ Ｉ Ａ法 ， Ａ 寻求 良数 据 和 良数 据 的 聚 类 中
心， 通过特征值迭代 ， 计算每一量测值 的隶属度 ， 再 以一 定值 作 为分 界线 ， 快速 、 确辨识 出不 良数 准
据 ， 初始 分类 矩 阵 的选 取 对 聚类 结 果 有 较 大 影 似
ｔ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｒ ａｉｅ ｅ ａ ａｅｙ ｂ ｓ ｄ ｏ ｚｙ ｅ ｕｖ ｌｎ ｅ ｒ ｌｔ ｎ， ｕ ｚ ｑ ｉａｅ ｃ ｅ ａｉｎ ａ ｄ ｉ ｔ— ａ ｉｅ ｔ ａ ｉ ｙ ｔｍ ｅ ｌ ｄ ｓ ｐ ｒ ｔｌ ａ ｅ ｎ ｆ ｚ ｑ ｉ ａｅ ｃ ｅ ａｉ ｉ ｆ ｏ ｚ ｕ ｏ ｆ ｚ ｙ ｅ ｕ ｖ ｌｎ ｅ ｒ ｌｔ ｎ ｎ ｅ ｏ ｇ ａｅ ｕ ｚ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ｔ ｅ ｔ ｙ ｂ ｄ ｄ ｔ ．Ｍｅ ｎ ｈ ｌ ｔ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｆ ｈ ｈ ｅ ｌ ｓ ｒｍｅ ｈ ｄ ａ ｅ ｎ ａ ａ ｙ ｅ ｒ ｔｄ ｆ ｚｙ ｃ ｕ ｔｒ ｏ ｉ ｎ ｉ ａ — ａａ ｎ ｄ ｆ ａｗ ｉ ｅ， ｈ ｔ ｒ ｓｏ ｅ ｔｒ ｅ ｃｕ ｔ ｔ ｏ ｓｈ ｄ ｂ ｅ ｎ ｌｚ ｄ ｅ ｔ ｅ
（ ｃｏｌ ｆ ｌ ｔｃｌ ｎｉｅｒ ｇ Ｚ ｅ ｇｈ ｕＵ ｉ ｒ ｔ， ｈ ｎｚ ｏ ５ ０ ｈｎ ） Ｓｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ａ Ｅ ｇ ｅｉ ， ｈ ｎ ｚｏ ｎｖ ｓ ｙ Ｚ ｅ ｇｈ ｕ４ ０ ０ ，Ｃ ｉａ Ｅ ｃｉ ｎ ｎ ｅｉ １
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｉ ｔ ＶＣ ＋＋ ａ ｄ Ｆ ｒｒｎ ６． ｈ ｎ ｏ ｔ ５，ａｂ ｄ ｄ ｔ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ｓ ｓ ｍ ｏ ｏ ｒｓ ｓｅ ａ ｅ ｎ ｄ ｖ ｌ ａ ａ — ａａ ｉ ｅ ｔ ａｉ ｙ ｔ ｆｒｐ ｗｅ ｙ ｔ ｍｓｈ ｄ ｂ ｅ ｅ ｅ— ｉ ｆ ｏ ｅ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｆ ｚｙ ｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ａ ａｙ ｉ ．Ｂ ｈ ｎ ｌ ｔ ｏ ａ ｉｏ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｚ ｙ ｅ ｕｖ ｌ ｎ ｅ ａ ｄ ｆ ｚｙ Ｉ Ｏ— ｐ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｌ ｓｅ ｉ ｎ ｌｓｓ ｙ ｔ ｅ ａ ａ ｙｉ ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ ｂ ｔ ｅ ｈ ｕ ｚ ｑ ｉａｅ ｃ ｎ ｕ ｚ Ｓ ｎ ｃ
类结 果 ， 是其 中的一个难 点 同时 ， 由于采 用近 似 的方 法 求得 的传递 『包 ｔＲ） 会造 成传递 之 问 才 Ｊ （ ，
出现偏 差 ， 响到 最佳 聚类 结果 的准 确性 。 影 １ ２ 模 糊 ＩＯＤ Ａ聚 类 ． Ｓ ＡＴ
Ｕ Ｕ
响 。 义ｉ １ ］ 歇［ ３ 中针 对 述 方 法 进行 了改 进 ， 用 采 遗传 算法 ， 形成 初 始分类 矩 阵进行 迭代 计算 ， 终 最
低压 电器 （０ １ ｏ １ ） ２ １ Ｎ ．２
・Ｊ究 分析 ・ ６ ｝
愉测 辨 识 中¨ 。 。文 献 ［ １ 在 基 于模 糊 数 学 理 １］
经过有 限次运算 ¨ 使 得 ，
尺 ： ｔ尺） ＝ Ｒ （ （ ４）
沦中提 出 ， 标 准 残差 和 两相 邻 采样 时 刻 的量 测 将 数据 的差值作 为两 个 特 征 值 ， 行 不 良数 据 辨 识 进
ＤＡＴ ｔ ｏ ｓ ｗ ｔ ｏ ｓｗ ｒ ｙ ｔ ｅ ｉｅ ｏｉ ｅ ｔ ｙｔ ｅ ｂ ｄ ｄ ｔ ｎ ｐ ｗｅ ｙ ｔｍ ｅ ｌ ｉ ａａ ｈ ａ — ａ Ａ ｍｅｈ ｄ ，ｔ ｏ ｍｅｈ ｄ ｅ ｅ ｓ ｎ ｈ ｓｚ ｄ ｔ ｄ ｎ ｉ ｈ ａ — ａ ａｉ ｏ ｒｓ ｓｅ ｒ ａ— ｍｅｄ ｔ．Ｔ ｅ ｂ ｄ ｄ — ｆ ｔ
模糊 聚类分 析 ， 效地 克服 残 差 污 染 和 残 差淹 没 有
然后 ， 同阈值进行 动态聚类 ， 到各个 水平 由不 得
下的分类 ； ， 最后 根据实 际需要 ， 确定最佳 阈值 Ａ 。 该 方法 聚类 全 面 ， 呵以得 到 同 阂值 下 的 动
态分 类结 果 。但 如 何 选取 最 佳 阈值 ， 定 最 佧 分 确
其基本原理是 预先确定被分类 的元素 应分 为几类 ， 再从 事先粗 略给出 的一个初 始分类 出发 ， 用迭 代方
法进行修正 ， 到得到满 意的分类结果 为止¨ 直 。 没有 限样 本集 ， 其分 为 Ｃ类 （ ≤Ｃ ） 将 ２ ≤ｎ ，
和卡邻 采样时刻量 测值之差 作为特征 向量 ， 模糊 ¨ 将
ｂ ｏ ａｉｏ ．Ｔ ｅａ ａｙ ｉ ｏ ｘ ｍｐｅｒｖ ａｅ ｈ ｔｔｅｓｓｅ ｎ ｔ ｎｙｃ ｕｄｉｅ ｔｙ ｔｅｂ ｄｄ ｔ ｎ ｔｎｌ ｎ ｙ ｃｍｐ ｒ ｎ ｈ ｎ ｌｓｓ ｆ ａ ｌ ｅ ｅ ｌｄ ｔａ ｈ ｙｔｍ ｏ ｌ ｏ ｌ ｄ ｎｉ ｈ ａ ａａｉｓａ ｔ ａ ｄ ｓ ｅ ｏ ｆ ｙ
ｂ ｅ ｃ ｏｃ ｒｔ ｅ ｉｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ａ ｐ ｏ ｃ ｌ ｈ ｉｅ ｆ ｈ ｄ ｎ ｉ ａ ｉ ｐ ｒ ａ ｈ，ｆ ｅ ｄ ｙ ｉｔ ｒ ｃ ，ａ ｄ ｆ ｓ ｓ ｅ ｄ ｏ ａｃ ｌｔ ｎ ｔ ．Ｔ ｅ ｅｏ ｅ ｔｗ ｕ ｄ ｏ ｉ ｆ ｏ ｒ ｎ ｌ ｎ ｅｆ ｅ ｎ ａ ｔ ｐ ｅ ｆ ｌｕ ａｉ ，ｅ ｃ ｈ ｒｆ ｒ ，ｉ ｏ ｌ ｉ ａ ｃ ｏ
于 目标 函数 Ｊ ） 测 法 、 测 量 突 变 检 测 法 、 （ 检 量 非
传 统方 法 Ｊ主 要 是 将 加 权 残 差 或 标 准 残 差 ，
尺 作为特征值 ， 照一定 的置信度水平 ， 按 确定一
个 门槛值 进行 假设 检验 ； 到可疑 量测 数据 后 ， 找 将 其从 量测 数据 中降低 权 值 或 者 直 接 剔 除 ， 并重 新 进行 状态 估 计 计 算 Ｊ 。在 检 测 和 辨 识 中很 有 可 能会 出现 残差 污 染 和残 差 淹 没 ， 而 引 起 不 良数 从 据 的误检 和漏 检 ， 终影 响辨 识效 果 ¨ 最 。
０ 引 言
不 良数 据 的检测 与辨 识是 电力 系统 状态估 计 的重要 功 能之一 ， 目的在 于 排 除 量 测 采样 数 据 其 中偶然 出现 的少 量 不 良数 据 ， 以提 高 状 态估 计 的 可靠性 ¨ ， 一 直 为 国 内外 学 者 所 关 注 Ｊ Ｊ其 。基
ｈ ｖ ｒ ａ ｐｐ ｉａｉｎ ｐ ｏ ｐ ｃ ｎ ｔ ｅ ｆ ｔ ｒ ． ａ ｅ ａ ｇ ｅ ｔａ ｌｃ ｔｏ ｒ ｓ ｅ ｔｉ ｈ ｕ ｕ ｅ
Ｋｅ ｒ ｓ ａ － ａ ａ ｉ ｅ ｔ ｃ ｔｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｂ ｄ ｄ ｔ ｄ ｎ ｉ ａ ｉ ｎ；ｃｕ ｔ ｒｎ ｎ ｌ ｓｓ ｑ ｉ ａ ｅ ｃ ｅａ ｉ ｎ；ｆ ｚ ｙ Ｉ ｉ ｆ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ａ ａ ｙ ｉ ；ｅ ｕ ｖ ｌ ｎ ｅｒ ｌ ｔ ｏ ｕ ｚ ＳＯＤＡＴ ｍｅ ｈ ｄ Ａ ｔ ｏ
等价 天系 的传递 闭包法 和模 糊 ＩＯ Ａ Ａ聚类 分 析 ＳＤ Ｔ 法有 机 结 合， 用 Ｖ ＋ 利 Ｃ ＋和 Ｆ ｒ ａ ｏ ｒｎ语 言在 Ｗｉ— ｔ ｎ
则其 软划 分用矩 阵 用 Ｒ ＝（ ） 表示 ， ： ｒ 即
／ｌ －】 Ｆ Ｉ ２
｛
Ｆ ２１
／２ ＇２
ｄｗ 环 境 卜 ｏｓ 进行 混合 编程 ， 序结 构设 计 简单 ， 程 开
发ｆ 新 型实用 的不 良数据 辨识 软 件 。该 软 件 能 ¨ｒ 快速 、 准确地 辨识 出不 良数 据 ， 有效 避 免残 差 污 并 染干 残差淹 没 ， ¨ 具有在 实际电力 系统 的应用前 景。 条件 ：
Ｒ
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（） ５
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பைடு நூலகம்Ｆｎ ２
其 中 ， ＝１ ２， ， ； ｉ ， … ｃ ＝１ ２ … ， ， ｒ 足 三 个 ， ， ｎ 满
ａ ｃ ｒ ｔｌ ．ｂ ｔ ｌＯ ｃ ｕｄ ａ ｏｄ ｔ ｅ ｒ ｓｄ ａ ｏ ｔｍｉａ ｉｎ ａ ｄ ｒ ｓｄ ａ ｕ ｍｅ ｇ ，ｗｉ ｈ ｈ ｒｃ ｅｉｔ ｓｏ ｅ ｉ ｃ ｕ ａｅ ｙ ｕ Ｓ ｏ ｌ ｖ ｉ ｈ ｅ ｉ ｕ ｌｃ ｎａ ｎ ｔ ｎ ｅ ｉ ｕ ｌｓ ｂ ｒ ｅ ａ ｏ ｔ ｔｅｃ ａａｔｒ ｉ ｆ ｘ— ｈ ｓｃ ｌ ｆ